딥마인드 알파폴드2, 세상에 없는 음식 만든다

단백질 구조 예측에서 뛰어난 성과를 보여 파란을 일으킨 딥마인드 알파폴드2가 질병 치료가 아닌 식품 개발에서도 활약할 것으로 보인다. 알파폴드2로 파악한 단백질 폴딩 정보를 단백질 설계에 이용해 원하는 식품을 만드는 방식이다. 음식의 질감, 맛, 향뿐만 아니라 단백질 내 아미노산 함량, 효소와 같은 구성물질도 조절할 수 있을 것으로 기대된다.

식품기술 전문지 더스푼은 알파폴드2를 식품 개발에 활용할 가능성에 대한 기사를 4일 보도했다. 더스푼에 따르면 알파폴드2를 이용한 단백질 구조 예측 정보는 원하는 단백질 모습을 만드는 데 사용할 수 있다. 세포 내부 단백질을 조작해 소분자인 식품의 맛, 향, 풍미를 조절하는 것이다.

여러 기능을 지닌 완전히 새로운 효소 제작도 가능하며, 식품 생성 프로세스를 간소화해 연구 비용과 환경 부담도 줄일 수 있다.

깅코(Gingko)의 합성 미생물학자인 수딥 아가왈라(Sudeep Agarwala)는 식품기술 전문지 더스푼과의 인터뷰에서 “소분자에 해당하는 지방, 향료, 풍미를 만드는데 관여하는 효소를 합리적으로 설계할 수 있다”고 말했다.

이어 그는 “바닐라나 샤프란을 만드는데 얼마나 많은 에너지와 자원을 사용하는지 생각해보라. 이러한 재료를 생산하는데 필요한 값비싼 생태학적 비용을 줄일 수 있다”고 강조했다.

더스푼은 해당 기술을 실현할 기업 예시로 클라이막스 푸드를 제시했다. 클라이막스는 머신러닝 기술을 데이터에 적용해 치즈를 만드는 회사다. 보통 치즈 제작 회사들은 콜리 플라워, 콩과 식물, 재조합 단백질 기술과 같은 특정 기본 성분을 중심으로 비동물성 치즈 제품을 만드는 경우가 많다.

단백질 구조 예측을 통한 단백질 설계로 환경 부담을 줄이는 방법으로는 생분해성 효소 제작이 있다. 이는 플라스틱, 오일과 같은 오염 물질을 대체할 수 있다. 해당 내용에 대해서는 딥마인드가 알파폴드2 성과 발표 시 언급한 바 있다.

딥마인드는 알파폴드2 주요 활용 분야에 대해 “질병 치료제를 개발하거나 산업 폐기물을 분해하는 효소를 찾는 것과 같이 세계에서 가장 큰 도전”이라고 말했다. 대럴 에더링턴(Darrell Etherington)은 테크크런치와의 인터뷰에서 “우리 환경에 보다 친화적인 방식으로 폐기물을 분해하는 데 도움이 될 수 있다. 사실 연구자들은 이미 폐기물을 생분해성으로 바꾸고 처리가 쉬운 단백질 생성 연구를 진행 중”이라고 전했다.

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

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